데이터 과학자

데이터 과학자는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 기술적 능력과 어떤 문제를 해결해야 하는지 파악하려는 호기심을 갖춘 새로운 유형의 데이터 분석가입니다.

그들은 수학자, 컴퓨터 과학자 및 추세 관찰자가 혼합되어 있습니다. 그들은 또한 비즈니스와 IT 분야에서 모두 일하기 때문에 수요가 많고 보수가 높습니다. 누가 이 엘리트 그룹의 일원이 되고 싶지 않겠습니까?

그것들은 또한 현 시대의 반영이기도 하다. 데이터 과학자는 10년 전만 해도 많은 사람들의 관심을 받지 못했지만 그들의 부상은 기업이 현재 빅 데이터에 접근하는 방식을 강조합니다.

관리할 수 없는 비정형 데이터의 뒤죽박죽을 더 이상 간과할 수 없습니다. 누군가가 파고들어 다른 누구도 고려하지 않은 비즈니스 통찰력을 발견하는 한 소득을 높이는 데 도움이 될 수 있는 가상의 금광입니다. 데이터 과학자가 그림을 입력합니다.

가설을 세우고, 추론하고, 고객 및 시장 동향을 분석하려면 데이터 과학자에게 많은 데이터가 필요합니다. 데이터를 수집하고 분석하고 다양한 형태의 분석 및 보고 도구를 사용하여 데이터 세트에서 패턴, 추세 및 연결을 찾는 것은 모두 기본 의무입니다.

비즈니스 세계의 데이터 과학자는 일반적으로 그룹으로 작업하여 고객 행동을 예측하고 새로운 수입 전망을 발견하는 데 사용할 수 있는 정보에 대한 방대한 데이터를 마이닝합니다. 많은 기업에서 데이터 과학자는 데이터 수집, 분석 및 해석을 위한 모범 사례를 수립하는 일도 담당합니다.

대기업이나 사물인터넷이 생성·수집하는 방대한 양의 정형, 비정형, 반정형 데이터를 의미하는 빅데이터(Big Data)에서 의미 있는 정보를 추출하고자 하는 기업이 많아지면서 데이터 사이언스 기술에 대한 요구가 높아지고 있다.

반드시 읽어야 함: 데이터 과학 수명 주기: 모든 단계 및 기능

저들은 어디서 왔어요?

많은 데이터 과학자들은 통계학자나 데이터 분석가로 시작했습니다. 그러나 빅 데이터(및 Hadoop과 같은 빅 데이터 저장 및 처리 플랫폼)가 성장하고 확장됨에 따라 이러한 위치도 함께 성장했습니다.

데이터 관리는 더 이상 IT의 사후 고려 사항이 아닙니다. 심도 있는 연구, 상상력이 풍부한 호기심, 첨단 기술 개념을 새로운 수익원으로 전환하는 감각을 필요로 하는 중요한 정보입니다.

데이터 과학자의 역할에는 학문적 뿌리도 있습니다. 대학은 몇 년 전부터 기업이 프로그래머와 팀 플레이어를 찾는다는 사실을 인지하기 시작했습니다.
교수들은 이를 수용하기 위해 커리큘럼을 조정했으며 North Carolina State University의 Institute for Advanced Analytics와 같은 특정 프로그램에서는 차세대 데이터 과학자를 배출할 준비를 했습니다. 현재 전국 60개 이상의 대학에서 유사한 프로그램을 제공하고 있습니다.

데이터 과학자의 일반적인 직무

데이터 과학자의 직업 설명에 관해서는 없습니다. 그러나 거의 확실하게 수행할 몇 가지 작업이 있습니다.

• 방대한 양의 혼란스러운 데이터를 수집하고 더 유용한 형식으로 처리합니다.
• 데이터 기반 전략을 사용하여 비즈니스 문제를 해결합니다.
• 다른 프로그래밍 언어 중에서 R 및 Python
• 통계 테스트 및 분포를 포함한 통계를 안팎으로 알고 있습니다.
• 머신 러닝, 딥 러닝 및 텍스트 분석과 같은 분석 기술을 지속적으로 활용합니다.
• IT와 비즈니스 모두와 소통하고 협력합니다.
• 데이터에서 순서와 패턴을 찾고 비즈니스 수익에 도움이 될 수 있는 추세를 파악합니다.

또한 읽어보기: 알아야 할 데이터 과학 주제

데이터 과학자의 역할과 책임

"데이터 과학자"라는 용어는 과학, 수학, 통계, 화학계량학 및 컴퓨터 과학의 조합에서 유래한 것으로 가장 중요한 현대 기술 주제 중 일부를 예로 들 수 있습니다. 이 직업에 필요한 성격 특성, 경험 및 분석 기능의 조합이 드물기 때문에 숙련된 데이터 과학자의 필요성이 증가하고 있습니다.

직업 만족도, 직업 기회의 양, 중간 기본 급여와 같은 지표를 기반으로 데이터 과학자는 2016년, 2017년, 2018년 및 2019년에 Glassdoor의 "미국에서 가장 좋은 직업 50개" 목록에서 1위를 차지했습니다. 기계 학습 설계자 직위는 다음과 같이 나열될 수 있습니다. 데이터 과학자 직업.

양적 및 질적 데이터의 방대한 데이터 세트를 분석하는 것은 가장 기본적인 작업 중 하나입니다. 이러한 개인은 데이터 분석을 위한 통계 학습 모델을 생성하는 역할을 하며 통계 도구에 대한 사전 지식이 있어야 합니다. 또한 복잡한 예측 모델을 구성하는 데 필요한 기술을 보유해야 합니다.

컴퓨터 과학자, 데이터베이스 및 소프트웨어 프로그래머, 분야 전문가, 큐레이터, 전문 주석가 및 사서는 데이터 과학 분야에서 일하거나 전임 데이터 과학자가 될 수 있는 전문가입니다.

데이터 과학자의 도구 상자에는 무엇이 있습니까?

데이터 과학자는 다음과 같은 용어와 기술을 자주 사용합니다.

데이터 시각화:

데이터는 쉽게 조사할 수 있도록 그림 또는 그래픽 형식으로 표시됩니다. 정보 및 데이터의 그래픽 표현은 데이터 시각화로 알려져 있습니다. 데이터 시각화 도구를 사용하면 차트, 그래프 및 지도와 같은 시각적 요소를 사용하여 데이터의 추세, 이상값 및 패턴을 쉽게 조사하고 이해할 수 있습니다.

빅데이터 환경에서 데이터 시각화 도구와 기술은 방대한 양의 데이터를 분석하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 중요합니다.

기계 학습:

이 인공 지능 분야에서는 수학 알고리즘과 자동화가 사용됩니다. 머신 러닝은 분석 모델 생성을 자동화하는 데이터 분석 유형입니다. 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고, 패턴을 인식하고, 인간의 입력이 거의 또는 전혀 없이 판단을 내릴 수 있다는 전제에 기반한 인공 지능 분야입니다.

패턴 인식

패턴 인식 기술은 데이터의 패턴을 인식하는 기술 유형입니다(종종 기계 학습과 같은 의미로 사용됨). 기계 학습 알고리즘을 사용하여 패턴을 인식하는 프로세스를 패턴 인식이라고 합니다. 패턴 및/또는 그 표현에서 가져온 사전 지식 또는 통계 정보를 기반으로 데이터를 분류하는 것을 패턴 인식이라고 합니다. 패턴 인식의 응용 가능성은 가장 필수적인 기능 중 하나입니다.

예: 음성 인식, 화자 식별, 멀티미디어 문서 인식(MDR), 자동 의료 진단.

데이터 준비

원시 데이터를 보다 쉽게 ​​흡수할 수 있는 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 처리 및 분석에 앞서 원시 데이터를 정리하고 변경하는 프로세스를 데이터 준비라고 합니다. 데이터를 다시 포맷하고, 데이터를 변경하고, 데이터를 강화하기 위해 데이터 세트를 통합하는 것은 처리 전의 중요한 단계입니다.

텍스트 분석:

중요한 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 비정형 데이터를 분석하는 프로세스입니다. 텍스트 분석은 통찰력, 추세 및 패턴을 식별하기 위해 방대한 양의 비정형 텍스트를 숫자 데이터로 자동 변환하는 작업입니다. 이 방법론을 데이터 시각화 도구와 결합하면 기업이 숫자 뒤에 숨은 이야기를 이해하고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

어떻게 데이터 과학자가 될 수 있습니까?

데이터 과학 분야의 직업을 준비하는 것이 현명한 결정이 될 수 있습니다. 당신은 많은 직업 기회뿐만 아니라 탐구하고 창의력을 발휘할 수 있는 기술 산업에서 일할 수 있는 기회를 갖게 될 것입니다. 그래서, 당신의 계획은 무엇입니까?

학생인 경우:

첫 번째 단계는 데이터 과학 학위 또는 최소한 데이터 과학 및 분석 수업을 제공하는 대학을 찾는 것입니다. 데이터 과학 프로그램을 제공하는 대학에는 오클라호마 주립 대학, 앨라배마 대학, 케네소 주립 대학, 서던 메소디스트 대학, 노스 캐롤라이나 주립 대학 및 텍사스 A&M이 있습니다.

이직을 원하는 전문가라면

대부분의 데이터 과학자는 데이터 분석가 또는 통계 전문가로 일했지만 다른 사람들은 비즈니스 또는 경제와 같은 비기술적 영역에 대한 배경 지식을 가지고 있습니다. 서로 다른 배경을 가진 사람들이 어떻게 같은 분야에서 일하게 됩니까? 문제 해결에 대한 감각, 탁월한 의사 소통 기술, 작동 방식에 대한 강렬한 호기심 등 이들 모두의 공통점을 고려하는 것이 중요합니다.

이러한 자질 외에도 다음에 대한 확고한 이해가 필요합니다.

• 통계 및 기계 학습.
• SAS, R 또는 Python과 같은 코딩 언어.
• MySQL 및 Postgres와 같은 데이터베이스.
• 데이터 시각화 및 보고 기술.
• 하둡과 맵리듀스.

기업은 언제 데이터 과학자를 고용할 준비가 되었습니까?

데이터 과학자 직위를 수락하기 전에 회사의 다음 측면을 살펴봐야 합니다.

많은 양의 데이터를 처리하고 해결해야 하는 복잡한 문제가 있습니까?

실제로 데이터 과학자를 필요로 하는 조직에는 두 가지 공통점이 있습니다. 그들은 대량의 데이터를 처리하고 매일 복잡한 문제를 처리합니다. 그들은 일반적으로 금융, 정부 및 제약과 같은 산업에서 발견됩니다.

데이터에 가치를 두는가?

기업의 문화는 데이터 과학자를 고용해야 하는지 여부에 영향을 미칩니다. 분석 친화적인 환경이 있습니까? 이사회에서 지원합니까? 그렇지 않으면 데이터 과학자를 고용하는 것이 돈 낭비가 될 것입니다.

변경할 준비가 되었습니까?

데이터 과학자로서 당신은 진지하게 받아들여지기를 기대하며, 당신의 작업이 결실을 맺는 것을 보는 것은 그 일부입니다. 회사를 보다 원활하게 운영하는 방법을 찾는 데 시간을 할애합니다. 결과적으로 회사는 조사 결과를 이행할 준비가 되어 있어야 하며 기꺼이 이행해야 합니다.

일부 기업의 경우 데이터 기반 비즈니스 선택을 주도하기 위해 데이터 과학자를 고용하는 것은 위험한 행동입니다. 당신이 일하고 싶어하는 회사가 올바른 사고방식을 가지고 있고 변화할 의향이 있는지 확인하십시오.

데이터 과학에 의존하는 산업

데이터 과학자 전문가는 다음 산업 및 부문에 상당한 영향을 미치지만 이에 국한되지 않습니다.

• 농업
• 빅 데이터
• 디지털 경제
• 경제학
• 사기 감지
• 보건 의료
• 인적 자원
• 그것
• 마케팅 분석
• 마케팅 최적화
• 공공 정책
• 위기 관리
• 로봇 공학
• 기계 번역
• 조작
• 의료정보학
• 사회 과학
• 음성 인식
• 여행하다

읽기 : 데이터 과학 프로젝트